回顾过去两年，大模型技术突飞猛进，从ChatGPT到Gemini、Claude，全球科技公司纷纷在参数量、推理速度和生成质量上展开军备竞赛。但随着技术逐渐趋于同质化，AI的下一步竞争，不再是“谁的模型更强”，而是“谁真正拥有用户”。
银行业是对金融数据和信息进行加工处理的行业，大模型有着非常广阔的应用空间。本文分析了银行业应关注的2025大模型技术应用趋势，对DeepSeek在银行业的落地场景及核心挑战进行了探讨。
最近一段时间，各大AI厂商几乎不约而同地将“大模型一体机”推上了风口。
从科技巨头，再到无数创业公司，纷纷推出“模型+硬件+私有化部署”的整机解决方案，搭配统一的宣传口径：“更安全”、“本地可控”、“落地高效”、“国产自主”。
今年政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。可以看到，伴随AI技术与产业的“双向奔赴”，工业逻辑正在被重塑，而工业大模型已然成为新型工业化的核心引擎。
边缘AI的实现原理是将人工智能算法和模型部署到靠近数据源的边缘设备上，使这些设备能够在本地进行数据处理、分析和决策，而无需将数据传输到远程的云端服务器。边缘AI的实现旨在将人工智能能力下沉到边缘设备。
2025年，DeepSeek意外刷屏。但热闹过后，技术圈里流传更广的却是另一个信念：大模型的能力，需要Agent来落地。
